O que é observabilidade?

Um modo simples de descrever a observabilidade é quão bem você consegue entender o sistema pelo trabalho que ele faz. Em teoria de controle, a observabilidade é definida como o modo pelo qual os engenheiros conseguem inferir os estados internos de um sistema usando o conhecimento das saídas externas dele. 

Observabilidade proporciona a engenheiros uma abordagem proativa para analisar e otimizar seus sistemas com base nos dados que ela gera. Plataformas de observabilidade proporcionam um meio centralizado de coletar, armazenar, analisar, visualizar logs, métricas, e traces para proporcionar uma visão em tempo real conectada de todos os dados operacionais em seu sistema de software, assim como a flexibilidade de fazer perguntas sobre seus aplicativos e infraestrutura para entender o comportamento do sistema e chegar às respostas de que você precisa para melhorar o desempenho do sistema.

Porque a observabilidade é importante para empresas digitais modernas

Sistemas modernos são complexos, de código aberto, possuem microsserviços que operam em clusters Kubernetes e infraestrutura em nuvem. Eles estão sendo desenvolvidos e implantados mais rapidamente do que nunca, por equipes e componentes distribuídos. 

Atualmente, as organizações se valem de equipes de DevOps, entregas contínuas, e desenvolvimento ágil, fazendo com que todo o processo de entrega de software seja mais rápido do que antes, o que por sua vez, pode fazer com que seja mais difícil detectar problemas quando eles surgem.

Antigamente, quando haviam problemas no tempo de mainframes e operações estáticas, era bem fácil entender o porquê, e os alertas estáticos pré-configurados baseados em parâmetros conhecidos alertavam um operador sobre um problema. Isso era suficiente, porque esses sistemas várias vezes falhavam de modos similares.

À medida que os sistemas se tornaram mais complexos, as ferramentas de monitoramento tentaram elucidar o que estava acontecendo com o desempenho dos softwares. Era possível acompanhar o desempenho do aplicativo com dados de monitoramento e análise de série temporal. Era um processo gerenciável.

Hoje, a complexidade é devastadora. As causas possíveis de falha são numerosas e podem parecer infinitas quando você está olhando para uma tela, frustrado. Algum sistema parou de funcionar? Algum servidor de nuvem está passando por uma interrupção? Alguém inseriu um código novo que está afetando o comportamento do usuário final?

Ao trabalhar nesses sistemas distribuídos complexos, identificar um link corrompido na cadeia pode ser quase impossível sem uma solução de observabilidade. Agora, que arquiteturas de microsserviços são comuns, as responsabilidades são distribuídas ao longo das equipes, não há um proprietário discreto do aplicativo, e muitas equipes precisam ser envolvidas. As equipes precisam entender, analisar e resolver problemas em áreas de aplicativos dos quais elas não são necessariamente proprietárias. Agora, são necessárias ferramentas modernas, como rastreamento distribuído, o que permite rastrear pedidos, e gargalos, em todas as partes de um sistema distribuído.

O caso de negócios para implantar a observabilidade em sua organização é claro. Na previsão de observabilidade para 2023, descobrimos que dois em cada cinco (40%) disseram que a observabilidade melhorou o tempo de operação e a confiabilidade do sistema. Ainda mais revelador é o fato de que pouco mais da metade dos entrevistados disse ter recebido um valor total de mais de US$ 500.000 por ano com sua prática de observabilidade. Analisamos os números: houve um retorno de investimento médio de 100% em todos os entrevistados em seus gastos com observabilidade.

Confuso sobre observabilidade vs. monitoramento?

Para entender a diferença entre os dois, é preciso entender realmente as falhas nos sistemas de "monitoramento tradicional". 

Problemas com o monitoramento convencional

O monitoramento convencional só pode rastrear fenômenos conhecidos. Isso significa que ele não o ajudará a ter sucesso no complexo mundo dos microsserviços e sistemas distribuídos. Apenas as perguntas que você sabe fazer com antecedência serão rastreadas (por exemplo: "Qual a taxa de transferência do meu aplicativo?", "Como está a capacidade de computar?", "Alerte-me quando eu exceder um determinado limite de erros"). 

Observabilidade é a chave

Ela possibilita a flexibilidade de entender padrões que você nem mesmo tinha pensado antes, os fenômenos desconhecidos.

O poder de saber não apenas que algo está errado, mas também entender o porquê.

Observabilidade E monitoramento

Para ser claro, a observabilidade não elimina a necessidade de monitoramento. O monitoramento apenas se torna uma das técnicas usadas para alcançar a observabilidade. 

Pense deste modo: observabilidade (substantivo) é a abordagem do quanto você entende seu sistema complexo. Monitorar (verbo) é uma ação que você realiza para ajudar nessa abordagem. 

Quais são os elementos de uma melhor observabilidade? 

A observabilidade em sistemas modernos tem quatro partes fundamentais: métricas, eventos, registros e traços, geralmente chamados de MELT. Mas isso, por si só, não lhe dará os insights necessários para criar e operar sistemas de software melhores. A seguir estão as áreas de foco que podem ajudá-lo a obter o melhor da observabilidade:

Instrumentação  aberta é usar código (agentes) para acompanhar e mensurar dados que passam pelo seu aplicativo de software. Instrumentação aberta significa coletar dados de telemetria sem estar vinculado a entidades específicas do fornecedor que produzem esses dados. Exemplos de fontes de dados de telemetria ou código aberto incluem estruturas de observabilidade independentes do fornecedor, como o OpenTelemetry e o Prometheus.

Correlação e contexto

Ter uma visão global é fundamental, especialmente para aplicativos de empresas de grande porte, com quantidades enormes de dados brutos de telemetria. Os dados de telemetria coletados devem ser analisados quanto a correlações e contexto, para que possamos entender padrões e anomalias que surgirem.

Programabilidade

As organizações precisam de flexibilidade para criar seu próprio contexto e curadoria com aplicativos personalizados com base em seus objetivos de negócios únicos.

Ferramentas de AIOps

Para garantir que sua infraestrutura moderna esteja sempre disponível, é necessário acelerar a resposta a incidentes. As soluções de AIOps usam modelos de machine learning para automatizar processos de operações de TI, como correlação, agregação e priorização de dados de incidentes. Essas ferramentas ajudam você a eliminar alarmes falsos, detectar problemas proativamente, bem como acelerar o tempo médio de resolução (MTTR).

Então, qual o valor de uma ferramenta de observabilidade?

Melhorar a experiência dos clientes

As ferramentas de observabilidade capacitam engenheiros e desenvolvedores a criar melhores experiências dos clientes, apesar da crescente complexidade das operações digitais. Com a observabilidade, é possível coletar, explorar, alertar e correlacionar todos os tipos de dados de telemetria; entender o comportamento do usuário; oferecer uma experiência digital melhor que encanta os usuários e aumenta a conversão, a retenção e a fidelidade à marca.

Diminuir o período de inatividade e melhorar o MTTR

A observabilidade também facilita a geração de eficiências operacionais e estimula a inovação e o crescimento. Por exemplo, uma equipe pode usar uma plataforma de observabilidade para entender incidentes críticos ocorridos e proativamente evitar que aconteçam novamente. 

Melhorar a eficiência da equipe e a inovação

Quando um build é produzido, a equipe pode olhar para o desempenho do aplicativo e analisar os motivos pelos quais uma taxa de erros aumenta ou a latência do aplicativo se eleva. É possível ver qual nó específico apresenta o problema.

Há muitos outros benefícios, mas aqui estão alguns que ouvimos de nossos clientes:

• Uma fonte única da verdade para dados operacionais.
• Desempenho e tempo de operação verificados. 
• Entendimento sobre as flutuações em tempo real do desempenho de seus negócios digitais.
• Melhor colaboração entre equipes para resolver problemas mais rapidamente.
• Uma cultura de inovação.
• Melhor eficiência operacional para produzir software de alta qualidade em larga escala, acelerando o tempo de comercialização.
• Detalhes específicos para tomar melhores decisões de negócios orientadas por dados, bem como otimizar investimentos.

Motivos comuns para a adoção da observabilidade 

A previsão de observabilidade para 2023 revelou que quase metade (49%) dos 1.700 entrevistados citou um foco maior em segurança, governança, risco e conformidade como a principal estratégia ou tendência que impulsiona a necessidade de observabilidade. 

Outros fatores importantes incluíram a integração de aplicativos de negócios em fluxos de trabalho (38%), a adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) (38%), o desenvolvimento de arquiteturas de aplicativos nativos na nuvem (38%), a migração para um ambiente de várias nuvens (37%) e um foco maior no gerenciamento da experiência do cliente (35%). 

O relatório também constatou que apenas 1% dos entrevistados indicou que suas organizações haviam empregado todas as 15 características de práticas maduras de observabilidade, como as seguintes práticas recomendadas:

• Implantação de software usando práticas de CI/CD (44%)
• Infraestrutura provisionada e orquestrada usando ferramentas de automação (43%)
• Capacidade de consulta imediata de dados (35%)
• Partes da resposta a incidentes são automatizadas (34%)
• Telemetria (métrica, eventos, registros e traços) unificada em um único painel para consumo entre as equipes (31%)
• Dados de telemetria que incluem o contexto comercial para quantificar o impacto comercial de eventos e incidentes (27%)
• Usuários com acesso amplo a dados de telemetria e visualizações (27%)
• Instrumentação automatizada (25%)
• Telemetria capturada em todo o stack de tecnologia (24%)
• Ingestão de dados de cardinalidade alta (21%)

Casos de uso de observabilidade mais comuns

As equipes de SRE e operações de TI são responsáveis por manter os sistemas complexos, ou seja, os aplicativos dos quais as pessoas dependem todos os dias, em funcionamento. Entretanto, a observabilidade é uma preocupação de todos durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software. 

As equipes de engenharia de software usam observabilidade para entender a saúde, o desempenho e o status dos sistemas de software, incluindo quando e por que o erro ocorreu. Ao ver as saídas de um sistema, como eventos, métricas, logs e traces, os engenheiros podem determinar quão boa está a execução do sistema.

Equipes pequenas e observabilidade

Equipes pequenas podem obter benefícios significativos com as ferramentas de observabilidade, principalmente quando possuem recursos limitados. 

No contexto de pequenas equipes multifuncionais, em que cada membro costuma exercer várias funções, a capacidade de monitorar e analisar o desempenho de seus sistemas é inestimável. 

As ferramentas de observabilidade oferecem uma visão abrangente da integridade e do comportamento dos aplicativos e da infraestrutura, para que sua equipe possa identificar e resolver problemas rapidamente. Isso é especialmente importante porque as equipes pequenas podem não ter o luxo de ter um pessoal dedicado para cada componente do stack. 

Ao automatizar a coleta de dados e fornecer insights em tempo real, as ferramentas de observabilidade permitem que os membros da equipe concentrem seus esforços com mais eficiência e reduzam o tempo gasto na revisão e na depuração de servidores individuais. 

Se você quiser ver isso em ação, veja como um de nossos clientes melhorou significativamente a eficiência com o New Relic. 

As ferramentas de observabilidade permitem que pequenas equipes maximizem sua produtividade, simplifiquem a solução de problemas e, por fim, oferecem uma experiência do usuário mais confiável e responsiva sem sobrecarregar seus recursos limitados.

Observabilidade e DevOps

A frequência da implantação aumentou muito com os microsserviços. Muita coisa está mudando, por isso, não é realista esperar que as equipes predefinam todos os modos de falha possíveis em seus ambientes. Não é apenas o código do aplicativo, mas a infraestrutura que dá suporte a ele, bem como a demanda e o comportamento do consumidor. 

A observabilidade proporciona às equipes de DevOps a flexibilidade de que precisam para testar seus sistemas em produção, fazer perguntas e investigar problemas que poderiam ter originalmente previsto.

A observabilidade ajuda as equipes de DevOps a:

• Estabelecer objetivos de nível de serviço (SLOs) claros e colocar a instrumentação em funcionamento para preparar e reunir forças em direção ao sucesso mensurável.
• Dar suporte aos dashboards de equipe, gerenciar respostas e mensurar os efeitos de todas as mudanças para aprimorar as práticas de DevOps.
• Revisar o progresso, analisar as dependências de aplicativo e os recursos de infraestrutura, bem como encontrar modos de aprimorar continuamente a experiência para os usuários de seus softwares.

TL;DR sobre observabilidade

A observabilidade oferece uma abordagem proativa para a resolução de problemas e otimização dos sistemas de software de forma eficaz. Oferece uma perspectiva interconectada e em tempo real de todos os dados operacionais em um sistema de software, permitindo consultas imediatas sobre aplicativos e infraestrutura. 

Na era moderna de sistemas complexos desenvolvidos por equipes distribuídas, a observabilidade é essencial. Ela vai além do monitoramento tradicional, permitindo que os engenheiros entendam não apenas o que está errado, mas também o porquê. 

Isso abrange instrumentação aberta, correlação, análise de contexto, programabilidade e ferramentas de AIOps para dar sentido aos dados de telemetria. As ferramentas de observabilidade aprimoram a experiência do cliente, reduzem o período de inatividade, melhoram a eficiência da equipe e promovem uma cultura de inovação em todas as equipes.